聊天机器人已经发展成为各个领域不可或缺的工具，包括客户服务、数据收集，甚至作为个人数字助理。这些自动会话代理不再只是简单的基于文本的界面;由于强大的机器学习算法的出现，它们变得越来越复杂。其中，OpenAI的ChatGPT作为一个特别强大和通用的模型脱颖而出，使构建聊天机器人的任务不仅更简单，而且比以往任何时候都更有效。
设置环境
在开始编写一行代码之前，建立一个既有利于您的工作流程又与您将使用的工具兼容的开发环境是绝对必要的。教程视频强烈提倡使用 作为无缝管理多个 Python 安装的工具。如果您有其他 Python 项目在不同版本上运行，这将特别有用，因为它允许您毫不费力地在它们之间切换。pyenv
pyenvpyenv virtualenv通过花时间设置这些工具，您不仅可以更轻松地启动项目;您还将自己设置为将来更容易调试和减少麻烦。确保您拥有正确版本的 Python 和在虚拟环境中隔离的所有必要依赖项，使您的项目更易于管理、可扩展，并且从长远来看不易出错。
初始化项目
成功设置开发环境后，后续的关键步骤是正式初始化聊天机器人项目。为此，您需要创建一个空目录，该目录将作为与您的聊天机器人相关的所有文件、脚本和资源的中央存储库。这一组织步骤不仅仅是一种形式;这是一种最佳实践，有助于在项目复杂性增加时保持项目结构化和可管理性。此目录就位后，下一个操作项是使用 在其中建立虚拟环境。pyenv virtualenv
通过这样做，您可以创建一个隔离的空间，您可以在其中安装聊天机器人项目独有的 Python 包和依赖项。这种隔离非常宝贵，因为它消除了版本冲突的风险或可能全局安装或正在其他项目中使用的 Python 包的其他兼容性问题。总之，在项目目录中设置虚拟环境可以简化依赖项的管理，使开发过程更高效且不易出错。
Coding the Chatbot
现在是令人兴奋的部分 – 编写聊天机器人代码。该视频解释了如何导入基本包，例如用于命令行交互的Typer和用于利用ChatGPT模型的OpenAI。该视频还解释了如何设置 API 密钥和创建应用程序对象，这是与 OpenAI 的 API 交互的关键步骤。
基本功能
基本元素到位后，您可以开始构建聊天机器人的基本功能。本教程使用 Typer 来促进命令行交互，使用户可以轻松地与您的聊天机器人进行交互。引入无限循环，持续提示用户输入并调用OpenAI聊天完成模型，从而实现实时对话。
向聊天机器人添加内存
许多基本聊天机器人的局限性之一是它们无法理解上下文。本教程通过展示如何为您的聊天机器人提供“记忆”来解决这个问题。通过维护消息列表，您的聊天机器人可以更好地了解对话的上下文，使交互更加连贯和引人入胜。
参数定制
为了使您的聊天机器人更加灵活和用户友好，视频介绍了参数自定义。用户可以指定最大令牌、温度甚至要使用的模型等参数。这允许更个性化的聊天体验，满足不同的用户需求和偏好。
优化和高级选项
最后，该视频涵盖了一些漂亮的优化。例如，它允许用户在运行命令后立即输入他们的第一个问题，从而简化用户体验。它还简要提到了Warp API，这是聊天机器人的更完善的版本，可以免费使用并提供高级功能。
